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Enregistrement W6894139196 · doi:10.5281/zenodo.7938234

FERMENT PREPARATLARNI AJRATIB OLISH USULLARI.

2023· article· uz· W6894139196 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueuz
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueStudies on Chitinases and Chitosanases
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Term (time)Work (physics)Humanity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ushbu maqolada ferment va ferment preparatlari olish usullari haqida bir qancha manbalardan foydalanilgan holda ma’lumotlar keltirilgan. Fermentlar lotincha (fermentum)- achitqi, tirik hujayralar tomonidan sintez bo’ladigan oqsil tabiatli molekulalar bo’lib ular har bir hujayrada bir necha yuzlab va har xil vaziflarni bajaradi. Fermentlardan biologik katalizator sifatida odamlar turli xil sohadagi amaliy faoliyatlarida keng foydalanib kelishmoqda [1]. Fermentlarning biosintezi genetik kod tomonidan nazorat qilinadi. Hujayrada fermentlar faolligini boshqarishda hujayra tarkibiy qismini tashkil etuvchi strukturalar-mitoxondriyalar, mikrosomalar va boshqalar katta rol oʻynaydi. Fermentlarni ajratish va tozalashda hozirgi kunda adsorbsiya usulidan keng foydalanilib kelinmoqda

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,016

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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